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內容簡介： 极化合成孔径雷达图像分类是遥感图像处理的关键。现有的高分辨极化合成孔径雷达图像分类方法存在多通道数据结构复杂、异质地物判别特征提取困难等问题。针对上述问题，本书构建了基于视觉认知驱动的一系列极化合成孔径雷达图像分类模型和方法。主要内容包括：构建新的边缘检测模型，有效检测异质地物内部结构和弱边界；建立极化合成孔径雷达图像视觉层次认知表征，实现极化合成孔径雷达图像复杂场景的语义划分；建立基于视觉层次语义模型和极化特性的极化合成孔径雷达图像地物分类方法；建立基于素描图和自适应马尔可夫随机场的极化合成孔径雷达图像分类算法，自适应学习同/异质地物判别特征和精确边界信息；本书探索了视觉认知和数据联合驱动的极化合成孔径雷达图像分类新模型和新方法，实现极化合成孔径雷达图像复杂场景的多地物精准分类，为极化合成孔径雷达图像解译和目标识别提供新思路。本书既可以作为高等院校计算机科学与技术、人工智能等专业的研究生教材，也可作为相关领域技术人员的参考用书。 關於作者： 石俊飞，女，博士，从事方向：遥感图像处理、机器学习、计算机视觉。2016/10-至今， 西安理工大学，讲师；2010/09-2016/09，西安电子科技大学，计算机学院，博士；2009/09-2010/07，西安电子科技大学，计算机学院，硕士；2005/09-2009/07，河南师范大学，计算机学院，学士。参加的学术组织：CCF会员。承担过的重点科研项目：1.国家自然科学基金（62006186），视觉认知驱动的高分辨极化SAR复张量特征学习与地物分类，2021/01-2023/12，24万，在研，主持。 2. 陕西省自然科学基金（2018JQ6055）， 基于视觉层次认知模型的极化SAR 影像分类方法研究，2018/1-2019/12，3万，已结题，主持。 3. 陕西省教育厅专项科研计划项目（19JK0566），基于视觉层次语义表达的极化SAR影像分类方法研究，2019/1-2020/12， 2万，在研，主持。4. 地理信息工程国家重点实验室开放基金（SKLGIE2019-M-3-2），基于视觉认知驱动的高分辨极化SAR复杂场景分类，2020.1-2021.12，5万，在研，主持。5. 国家自然科学基金(615732670)，基于层次视觉语义模型和稀疏表征的高分辨SAR图像的分割和分类，2016/01-2019/12， 81万，在研，参加。 6. 国家自然科学基金面上项目（61872290）弱光低照多光源发光互扰尘雾图像的退化模型及清晰化方法研究，2018/01-2018/12，16万，已结题，参加。7. 国家自然科学基金重点项目，91438201， 稀疏认识下的遥感影像在轨变化检测与目标提取，2014/01-2017/12，380万，已结题，参加。

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